Cuando tratamos moléculas grandes con interacciones electrónicas complejas, los métodos clásicos deben usar aproximaciones que comprometen precisión o requieren recursos enormes. Eso limita la capacidad real de diseñar fármacos o vacunas con confianza molecular.
Costes exponenciales al aumentar el número de electrones o átomos
Pérdida de interacción electrónica no local por simplificaciones
Incapacidad de capturar efectos cuánticos críticos en zonas activas de la molécula
El estudio introduce una estrategia híbrida donde una sección crítica de la molécula se modela con hardware cuántico mientras el resto se maneja de forma clásica. A esa combinación se denomina quantum embedding. Se aplica este método a la proteína hemocianina, usada en vacunas terapéuticas, con el objetivo de explorar su estructura magnética y transporte de oxígeno.
El algoritmo usado en la región cuántica es VQE (Variational Quantum Eigensolver) acoplado con un modelo de impurezas (AIM). Los resultados revelan que las correcciones de muchos cuerpos (many-body) influyen significativamente en la estructura magnética, algo que las simulaciones clásicas tienden a subestimar. Pero los autores reconocen que los dispositivos cuánticos actuales aún están limitados por ruido, número de qubits y conectividad.
Aunque todavía en fase teórica, el potencial de este enfoque abre caminos interesantes para el sector salud.
Simular interacciones moleculares con mayor fidelidad puede ayudar a filtrar compuestos promisorios antes de ensayos físicos costosos.
Modelar proteínas metálicas complejas puede revelar cómo operan procesos celulares específicos, transporte de iones y ensamblajes moleculares del sistema inmunológico.
Con simulaciones más precisas, será factible diseñar terapias adaptadas a características moleculares individuales, en lugar de depender de aproximaciones genéricas.
Para que esta tecnología avance, es necesario articular alianzas entre físicos cuánticos, biólogos, bioquímicos y centros de salud, así como infraestructura de hardware cuántico y software híbrido especializado.
| Criterio | Método clásico | Quantum embedding propuesto |
|---|---|---|
| Interacciones fuertemente correlacionadas | Simplificaciones o imprecisiones | Aislamiento de zonas críticas para simulación cuántica |
| Escalabilidad molecular | Muy limitada | Mejor al dividir el sistema entre clásico y cuántico |
| Captura de efectos no locales | Débil en muchos casos | Mayor capacidad para modelarlos |
| Requisitos tecnológicos | Supercomputación disponible | Limitaciones del hardware cuántico actual |
| Potencial biomédico | Ya aplicado en diseño farmacéutico | Prometedor pero dependiente de avances tecnológicos |
Ruido cuántico y errores operativos que degradan resultados.
Escalar el método a proteínas grandes completas.
Sincronizar eficientemente el cálculo clásico y el cuántico.
Validar las simulaciones con datos experimentales reales.
Este artículo busca aproximar conceptos complejos como quantum embedding y VQE a lectores no expertos, explicando sus aplicaciones, ventajas y limitaciones con claridad. La intención es fomentar la reflexión sobre cómo la computación cuántica puede transformar la investigación biomédica y orientar decisiones informadas sobre inversiones científicas.